快取層承載著大量請求，有效的保護了儲存層。
但是如果快取層由於某些原因整體不能提供服務（大面積宕機或者快取的內容失效等），會導致所有的請求都到達儲存層，儲存層的呼叫量暴增，造成儲存層宕機，系統崩潰。
在網上看到了乙個非常有趣的說法：
快取雪崩的英文原意是 stampeding herd（奔逃的野牛），指的是快取層宕掉後，流量會像奔逃的野牛一樣，打向後端儲存。2-1、保證快取層的高可用性
使用 redis sentinel 和 redis cluster 搭建 redis 的高可用服務。
除非整個redis集群全部宕機，否則很難出現雪崩的問題。
2-2、變更系統架構，追加本地快取
可以考慮利用ehcache或者memcache在本地再追加一層快取層（local cache）。
利用本地快取層快取一部分核心資料，在redis全面崩潰的情況下，本地快取還可以暫時抵擋全部或者部分流量，避免給儲存層造成太大的負擔。
本地快取的失效時間等策略需要根據業務需求具體設計。
2-3、為儲存層追加限流、服務降級元件
在實際專案中，我們需要對重要的資源 (例如 redis、 mysql、 hbase、外部介面) 進行隔離，讓每種資源都單獨執行在自己的閉環中，即使個別資源出現了問題，也不會對其他服務造成影響。
為此，我們需要在系統中追加限流、服務降級元件（熔斷），實現資源隔離。
當訪問量劇增、服務出現問題仍然需要保證服務可用。系統可以根據一些關鍵資料進行自動降級，也可以配置開關實現人工降級。
降級的最終目的是保證核心服務可用，即使是有損的。
現階段最成熟的熔斷框架應該是netflix開源出來的hystrix，它也是 spring cloud 的重要元件。
另外阿里開源出來的限流系統 sentinel 也值得嘗試。
2-4、提前演練
專案上線前，演練快取層宕掉後，應用以及後端的負載情況以及可能出現的問題，在此基礎上做一些預案設定。
redis快取雪崩
今天來分享一下redis幾道常見的面試題 回顧一下我們為什麼要用快取 redis 現在有個問題，如果我們的快取掛掉了，這意味著我們的全部請求都跑去資料庫了。在前面學習我們都知道redis不可能把所有的資料都快取起來 記憶體昂貴且有限 所以redis需要對資料設定過期時間，並採用的是惰性刪除 定期刪除...
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把redis作為快取使用已經是司空見慣，但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題，尤其是資料量很大的時候，經典的幾個問題如下 一 快取和資料庫間資料一致性問題 分布式環境下 單機就不用說了 非常容易出現快取和資料庫間的資料一致性問題，針對這一點的話，只能說，如果你的專案對快取的要求是強一致性的，...
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